中文文本相似度的背景

中文文本相似度是指对于两个中文文本，通过计算它们之间的相似度来衡量它们的语义相似程度。在自然语言处理领域，中文文本相似度是一个非常重要的问题，因为它涉及到很多应用，比如信息检索、问答系统、机器翻译等。在过去，中文文本相似度的计算主要是基于传统的浅层文本特征，比如词袋模型、TF-IDF等。但是，这些方法往往不能很好地捕捉到文本的语义信息，因此在实际应用中效果不佳。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究者开始使用深度学习模型来解决中文文本相似度的问题。这些深度学习模型通常基于神经网络，可以自动地从数据中学习到文本的语义信息，从而提高中文文本相似度的计算效果。